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文档简介
汇报人:XX2024-01-11Python文件和数据格式化的详细讲解与演示目录Python文件基本操作数据格式化基础Python中常用数据格式化处理实战案例:Python文件和数据格式化应用总结与展望01Python文件基本操作Part使用`open()`函数打开文件,需要指定文件路径和打开模式。打开文件使用`close()`方法关闭文件,释放资源。关闭文件文件打开与关闭文件读写模式读取模式以只读方式打开文件,使用`read()`方法读取文件内容。二进制模式以二进制方式打开文件,用于处理二进制数据。写入模式以写入方式打开文件,使用`write()`方法向文件中写入内容。追加模式以追加方式打开文件,使用`write()`方法向文件末尾追加内容。文件指针操作获取当前位置使用`tell()`方法获取文件指针当前位置。移动指针位置使用`seek()`方法移动文件指针到指定位置。重置指针位置使用`seek(0)`方法将文件指针重置到文件开头。STEP01STEP02STEP03文件异常处理文件不存在异常当读写文件出现错误时,会抛出`IOError`异常。文件读写异常文件关闭异常当关闭未打开的文件或已关闭的文件时,会抛出`ValueError`异常。当打开不存在的文件时,会抛出`FileNotFoundError`异常。文件异常处理为了处理这些异常,可以使用try...except语句块来捕获并处理异常。例如·```python文件异常处理tryfile=open("example.txt","r")文件异常处理content=file.read()文件异常处理print(content)exceptFileNotFoundErrorprint("Filenotfound.")文件异常处理exceptIOErrorprint("AnI/Oerroroccurred.")文件异常处理finallyfile.close()文件异常处理文件异常处理```在上面的代码中,我们尝试打开并读取一个文件。如果文件不存在,会抛出`FileNotFoundError`异常;如果读写过程中出现错误,会抛出`IOError`异常。我们使用`try...except`语句块来捕获这些异常,并打印相应的错误信息。最后,在`finally`语句块中关闭文件,释放资源。02数据格式化基础Part用于表示整数,包括正整数、零和负整数。整数类型浮点数类型字符串类型用于表示带有小数点的数值。用于表示文本数据,可以用单引号、双引号或三引号括起来。030201数据类型与变量数据类型与变量布尔类型用于表示真或假的值,即True或False。字典类型用于存储键值对的数据结构,每个键值对用冒号分隔,不同键值对之间用逗号分隔,整个字典由大括号括起来。列表类型用于存储多个元素的有序集合,元素之间用逗号分隔,整个列表由方括号括起来。元组类型与列表类似,但元组是不可变的,即创建后不能修改其元素。通过在字符串中插入占位符,然后使用%操作符将变量值替换到占位符位置。使用%操作符通过在字符串中使用花括号{}作为占位符,然后调用format()方法并传入相应的参数来替换占位符。使用format()方法在Python3.6及以上版本中,可以使用f-string来格式化字符串,通过在字符串前加上字母f或F,然后在字符串中使用花括号{}来引用变量。使用f-string格式化字符串方法使用print()函数通过调用print()函数并传入要输出的内容,可以将格式化后的字符串输出到控制台。设置输出格式可以在print()函数中通过sep参数设置输出元素之间的分隔符,通过end参数设置输出结束后的字符。格式化输出到控制台使用open()函数打开文件,并指定打开模式(如写入模式'w')。打开文件使用write()方法将格式化后的字符串写入文件。写入内容使用close()方法关闭文件,以确保数据被正确保存。关闭文件格式化输出到文件03Python中常用数据格式化处理PartJSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式,易于阅读和编写。Python中提供了`json`模块来处理JSON数据。JSON数据格式使用`json.dumps()`方法将Python对象编码为JSON字符串。例如,`json.dumps({'name':'John','age':30})`将返回一个表示该字典的JSON字符串。编码JSON数据使用`json.loads()`方法将JSON字符串解码为Python对象。例如,`json.loads('{"name":"John","age":30}')`将返回一个表示该JSON字符串的Python字典。解码JSON数据JSON数据处理CSV数据格式CSV(CommaSeparatedValues)是一种用逗号分隔的文本文件格式,常用于存储表格数据。Python中提供了`csv`模块来处理CSV数据。读取CSV文件使用`csv.reader()`方法读取CSV文件中的数据。例如,`withopen('data.csv','r')asf:reader=csv.reader(f)forrowinreader:print(row)`将逐行打印CSV文件中的数据。写入CSV文件使用`csv.writer()`方法将数据写入CSV文件。例如,`withopen('output.csv','w',newline='')asf:writer=csv.writer(f)writer.writerow(['name','age'])writer.writerow(['John',30])`将创建一个包含两行数据的CSV文件。CSV数据处理XML数据格式:XML(ExtensibleMarkupLanguage)是一种标记语言,用于描述和传输数据。Python中提供了`xml.etree.ElementTree`模块来处理XML数据。解析XML数据:使用`ElementTree.parse()`方法解析XML文件中的数据。例如,`tree=ElementTree.parse('data.xml')root=tree.getroot()forchildinroot:print(child.tag,child.attrib)`将打印XML文件中每个元素的标签和属性。创建XML数据:使用`ElementTree.Element()`方法创建XML元素,并使用`ElementTree.SubElement()`方法添加子元素。例如,`root=Element('root')child1=SubElement(root,'child')child1.text='Hello'tree=ElementTree(root)tree.write('output.xml')`将创建一个包含根元素和一个子元素的XML文件。010203XML数据处理YAML数据格式YAML(YAMLAin'tMarkupLanguage)是一种人类可读的序列化标准,用于配置文件和数据交换。Python中提供了`PyYAML`库来处理YAML数据。读取YAML文件使用`yaml.load()`方法读取YAML文件中的数据。例如,`withopen('data.yaml','r')asf:data=yaml.load(f,Loader=yaml.FullLoader)print(data)`将打印YAML文件中的数据。写入YAML文件使用`yaml.dump()`方法将数据写入YAML文件。例如,`data={'name':'John','age':30}withopen('output.yaml','w')asf:yaml.dump(data,f)`将创建一个包含该字典数据的YAML文件。YAML数据处理04实战案例:Python文件和数据格式化应用PartJSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写。JSON数据格式介绍Python标准库中的`json`模块提供了对JSON数据的解析和序列化功能。Python中的JSON模块使用`json.loads()`方法将JSON字符串转换为Python对象。JSON数据解析使用`json.dumps()`方法将Python对象转换为JSON字符串,并可以将其写入文件。JSON数据存储案例一:JSON数据解析与存储案例二:CSV文件读写操作CSV文件格式介绍CSV(Comma-SeparatedValues)是一种简单的文件格式,用于存储表格数据,如电子表格或数据库。Python中的CSV模块Python标准库中的`csv`模块提供了对CSV文件的读写支持。CSV文件读取使用`csv.reader()`方法读取CSV文件内容,并可以将其转换为Python的数据结构。CSV文件写入使用`csv.writer()`方法将Python的数据结构转换为CSV格式,并可以将其写入文件。XML数据格式介绍XML(ExtensibleMarkupLanguage)是一种标记语言,用于描述和传输数据。Python标准库中的`xml.etree.ElementTree`模块提供了对XML数据的解析和转换功能。使用`ElementTree`解析XML文件,并可以通过XPath等方式获取指定节点信息。将解析后的XML数据转换为Python对象,或将其转换为其他数据格式如JSON等。Python中的XML模块XML数据解析XML数据转换案例三:XML数据解析与转换YAML(YAMLAin'tMarkupLanguage)是一种人类可读的数据序列化标准,常用于配置文件。YAML文件格式介绍PyYAML是Python中常用的处理YAML文件的第三方库。Python中的YAML库使用PyYAML库中的`load()`方法读取YAML文件内容,并可以将其转换为Python的数据结构。YAML文件读取使用PyYAML库中的`dump()`方法将Python的数据结构转换为YAML格式,并可以将其写入文件。YAML文件写入案例四:YAML配置文件读写05总结与展望PartPython文件操作01详细讲解了Python中文件的打开、读取、写入和关闭等操作,以及文件路径的处理和文件编码的设置。数据格式化02介绍了Python中常用的数据格式化方法,如字符串格式化、f-string格式化、format方法格式化等,并演示了如何在不同场景下选择合适的数据格式化方式。文件与数据格式化的应用03通过实例演示了如何将数据格式化为特定格式的字符串,并将其写入文件,以及如何从文件中读取数据并进行解析和处理。回顾本次课程重点内容学员心得体会分享掌握了Python文件操作的基本方法,能够熟练地进行文件的
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